Do patients with advanced cancer have any potential for protein anabolism in response to amino acid therapy?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: There is evidence that protein anabolism is achievable before cancer evolves into refractory cachexia with attenuation of muscle loss and even muscle gain. This review summarizes recent observations on the role of total and specific amino acids in promoting protein anabolism in human cancer and revisits prior studies in this context. RECENT FINDINGS: Analysis of muscle changes in advanced cancer patients indicated opportunities for inducing anabolism. Maintenance and gain in muscle was reported in a majority of patients, from initiation of oncologic treatment and before the final refractory stage. In addition to being substrates, some amino acids, for example leucine, act as intracellular signals to promote protein synthesis. Recent acute studies demonstrated that provision of amino acids, sufficient to considerably elevate circulating leucine concentrations concurrent with other amino acid and nutrient availability, resulted in significant protein anabolism in cancer patients. This occurred even during weight loss and inflammation. SUMMARY: Patients with cancer have an anabolic potential to be exploited early on in cachexia development. High-leucine and protein supplements are worth testing as part of a multimodal anabolic approach in long-term trials to confirm their efficacy to sustain anabolism, and attenuate or even reverse muscle wasting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».